¿Cómo pueden ayudarnos los modelos predictivos a mejorar nuestra gestión de clientes?

 En un contexto como el actual, son muchas las empresas fuera del ámbito financiero que están estudiando la posibilidad de implantar sistemas de decisión que les ayuden a contener el impacto de la morosidad, pero debemos ser muy meticulosos en su construcción para que realmente nos aporten el resultado esperado.

Estos modelos deben de ser capaces de proporcionar una estimación fiable de lo que va a ocurrir en el futuro (capacidad predictiva) y de segmentar la población entre clientes con bajo riesgo de impago y con alto riesgo (poder discriminante). Lograrlo no es fácil.

Mi recomendación es construir el modelo utilizando la metodología SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model and Asses) y tener en cuenta los siguientes puntos:

• Construir modelos específicos para los distintos tamaños de empresas y sectores económicos.
• Definir claramente del evento que deseamos predecir ¿Qué entendemos por morosidad?
• Disponer de un sistema de almacenamiento de la información robusto y ágil.
• Asegurarnos una buena disponibilidad de la Información: 

1. Sistema de Información (Data Mart) orientados al análisis que resuelvan de manera eficiente los problemas de disponibilidad de información.
2. Capacidad de acceso a fuentes de información externas (proveedores de información comercial) e internas.

• Efectuar un estricto proceso de test y validación del modelo predictivo:

1. La muestra utilizada debe disponer de información estructurada, detallada, con suficiente profundidad histórica y debe de ser representativa de la población empresarial.
2. Seleccionar las variables de entrada con más capacidad de explicar el incumplimiento en pagos, mediante técnicas estadísticas son aquellas que presentan un mayor poder  y un número de variables que permitan un mantenimiento y validación adecuado.

• Revisar frecuentemente el modelo para asegúranos que mantiene su capacidad predictiva (back test) y es capaz de identificar anticipadamente los clientes con mayor riesgo de impago.
• Comprobar regularmente la calidad de la información que utilizamos para mantener el mayor nivel de actualización posible.

Ignacio Jiménez Rodríguez

Profesor EOI – Programa ejecutivo de Inteligencia de Negocio

Director Comercial y Marketing
Iberinform Internacional SAu (Grupo Crédito y Caución)

Enviar comentario / 16 dic 2011 por Mónica López
mbaftmad, pein /

¡Hola a todos!

Os damos la bienvenida a vuestro blog.

El Programa Ejecutivo de Inteligencia de Negocio de la EOI ya tiene blog. Desde él, tanto los alumnos como el claustro de profesores podrá expresar ideas relacionadas con nuestra disciplina.

Este Programa surge de la iniciativa de dos antiguos consultores de PWC/IBM y de dos directivos de Habbertec. La idea central del mismo ha sido desde su origen, ya hace siete años, dotar de una formación integral en esta práctica de negocios tan comprehensiva a profesionales interesados en la analítica y el conocimiento estratégico. Por esta razón, la principal misión del blog será describir cada uno de los elementos que conforman y definen la inteligencia de negocio, desde los sistemas de apoyo a la toma de decisiones a los sistemas de acción inteligente. Actualmente, la inteligencia de negocio se encuentra integrada en todos los procesos de negocio y se emplea en todos los sectores industriales.  Su principal objetivo, especialmente ahora en estos tiempos de turbulencia económica, es obtener correctas mediciones de valor y riesgo que permitan tomar decisiones dentro de un límite de incertidumbre razonable. Es por tanto, un campo amplio y de clara actualidad.

Iremos publicando posts con una cierta cadencia sobre los temas que vayan surgiendo durante el Programa Ejecutivo. Os animo a publicar vuestros posts que nos mantengan al día y nos permitan compartir ideas.

Enviar comentario / 30 nov 2011 por wolframrozas
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